我试图将一个较长的中空“数据”类转换为命名元组。我的类目前看起来是这样的:
class Node(object):
def __init__(self, val, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
转换为namedtuple后，它看起来像:
from collections import namedtuple
Node = namedtuple('Node', 'val left right')
但这里有一个问题。我最初的类允许我只传入一个值，并通过为named/keyword参数使用默认值来处理默认值。喜欢的东西:
class BinaryTree(object):
def __init__(self, val):
self.root = Node(val)
但这在重构的命名tuple中不起作用，因为它期望我传递所有字段。我当然可以替换Node(val)到Node(val, None, None)的出现，但这不是我喜欢的。
那么，是否存在一个好技巧，可以让我的重写成功，而不增加大量的代码复杂性(元编程)，或者我应该吞下药丸，继续“搜索和替换”?：）
另一个解决方案:
import collections
def defaultargs(func, defaults):
def wrapper(*args, **kwargs):
for key, value in (x for x in defaults[len(args):] if len(x) == 2):
kwargs.setdefault(key, value)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def namedtuple(name, fields):
NamedTuple = collections.namedtuple(name, [x[0] for x in fields])
NamedTuple.__new__ = defaultargs(NamedTuple.__new__, [(NamedTuple,)] + fields)
return NamedTuple
用法:
>>> Node = namedtuple('Node', [
... ('val',),
... ('left', None),
... ('right', None),
... ])
__main__.Node
>>> Node(1)
Node(val=1, left=None, right=None)
>>> Node(1, 2, right=3)
Node(val=1, left=2, right=3)
这是一个直接来自文档的例子:
默认值可以通过使用_replace()来实现
原型实例:
>>> Account = namedtuple('Account'， 'owner balance transaction_count')
>>> default_account =帐户('<所有者名称>'，0.0,0)
>>> johns_account = default_account._replace(owner='John')
>>> janes_account = default_account._replace(owner='Jane')
所以，OP的例子是:
from collections import namedtuple
Node = namedtuple('Node', 'val left right')
default_node = Node(None, None, None)
example = default_node._replace(val="whut")
然而，我更喜欢这里给出的其他一些答案。为了完整起见，我想加上这个。
结合@Denis和@Mark的方法:
from collections import namedtuple
import inspect
class Node(namedtuple('Node', 'left right val')):
__slots__ = ()
def __new__(cls, *args, **kwargs):
args_list = inspect.getargspec(super(Node, cls).__new__).args[len(args)+1:]
params = {key: kwargs.get(key) for key in args_list + kwargs.keys()}
return super(Node, cls).__new__(cls, *args, **params)
这应该支持使用位置参数和混合情况创建元组。
测试用例:
>>> print Node()
Node(left=None, right=None, val=None)
>>> print Node(1,2,3)
Node(left=1, right=2, val=3)
>>> print Node(1, right=2)
Node(left=1, right=2, val=None)
>>> print Node(1, right=2, val=100)
Node(left=1, right=2, val=100)
>>> print Node(left=1, right=2, val=100)
Node(left=1, right=2, val=100)
>>> print Node(left=1, right=2)
Node(left=1, right=2, val=None)
但也支持TypeError:
>>> Node(1, left=2)
TypeError: __new__() got multiple values for keyword argument 'left'
一个稍微扩展的例子，用None初始化所有缺失的参数:
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple('Node', ['value', 'left', 'right'])):
__slots__ = ()
def __new__(cls, *args, **kwargs):
# initialize missing kwargs with None
all_kwargs = {key: kwargs.get(key) for key in cls._fields}
return super(Node, cls).__new__(cls, *args, **all_kwargs)
下面是一个简短、简单的通用答案，对于带默认参数的命名元组，它有一个很好的语法:
import collections
def dnamedtuple(typename, field_names, **defaults):
fields = sorted(field_names.split(), key=lambda x: x in defaults)
T = collections.namedtuple(typename, ' '.join(fields))
T.__new__.__defaults__ = tuple(defaults[field] for field in fields[-len(defaults):])
return T
用法:
Test = dnamedtuple('Test', 'one two three', two=2)
Test(1, 3) # Test(one=1, three=3, two=2)
缩小:
def dnamedtuple(tp, fs, **df):
fs = sorted(fs.split(), key=df.__contains__)
T = collections.namedtuple(tp, ' '.join(fs))
T.__new__.__defaults__ = tuple(df[i] for i in fs[-len(df):])
return T
